Web se estaba volviendo common a finales de los 90, pero Miro Mitev estaba explorando algo que no se volvería common durante décadas: la IA.
Mitev, ahora administrador de activos, fue uno de los primeros en adoptar la IA en las finanzas después de descubrir las capacidades de las redes neuronales en 1997 mientras estudiaba en la Universidad de Economía y Negocios de Viena.
Le dijo a CNBC que vio el potencial de las redes neuronales para los pronósticos financieros. “Me enamoré de este tipo de posibilidades”, dijo.
Mitev pasó sus 25 años de carrera haciendo pronósticos para bancos y empresas tecnológicas como Siemens. Fundó SmartWealth Asset Administration, cuyas decisiones se toman íntegramente mediante una purple de sistemas de inteligencia synthetic. Su último fondo, IVAC, prevé 2.000 millones de dólares en activos bajo gestión y tiene un objetivo de rentabilidad anualizada del 14-15%.
A pesar de que no hay participación humana en las decisiones de la IA, Mitev dijo que “los humanos son la parte más importante de la ecuación”, ya que son ellos quienes seleccionan los datos de entrenamiento, ingresan las variables, construyen los parámetros y modifican constantemente el modelo.
Una vez creado un modelo, “es muy peligroso empezar a intervenir”, afirmó Mitev. De hecho, confiar en el modelo es su regla de oro, añadió.
En cambio, los humanos deberían asegurarse de que no haya errores en los datos o cálculos e introducir nuevos datos para que el modelo esté actualizado.
“Lo peor es anular los resultados, y esto es lo que sucede muy a menudo”, dijo Mitev, añadiendo que la gente “no confía” en la IA al principio. “Incluso si nosotros, como seres humanos, no vemos el resultado ahora, si miramos hacia atrás después de dos o tres meses, decimos: ‘Oh, en realidad, nos equivocamos'”, añadió.
Las fuerzas que impulsan el mercado (optimismo, pesimismo, especulación) son muy humanas. Incluso el Banco Central Europeo ha advertido que la precise tendencia alcista de la IA puede estar impulsada no por un análisis técnico detallado sino por el miedo a quedarse afuera.
Mitev dijo que eliminar la emoción de la inversión produce mejores resultados; SmartWealth Asset Administration ha experimentado ganancias del 407,63% en un período de 10 años hasta el 1 de noviembre de 2025, en comparación con un punto de referencia de la industria del 145,34% durante el mismo período, según un gráfico que un representante de la empresa compartió con CNBC.
“No es posible” saber qué sucederá dentro de un año, dijo Mitev, pero puede ver hasta un mes más adelante con su modelo. “Evaluar esta información y tomar decisiones informadas basadas en ella demuestra consistentemente proporcionar mejores resultados que los humanos”.
El seguimiento constante y la introducción de nuevos datos son puntos importantes, dado que los sistemas de IA sí “alucinan”: generan información falsa. Mitev dijo que los errores de los modelos se debían al “sobreajuste”, problemas de datos o especificaciones erróneas del modelo.
El sobreajuste es cuando el algoritmo presta demasiada atención a lo que Mitev llamó “ruido”. Dijo que se trataba de datos “que no son significativos” porque no revelan una verdadera relación causa-efecto con el desempeño de las acciones.
El diseño riguroso, la validación y las pruebas en entornos reales sirven como antídoto contra esto, añadió Mitev. Significa que, aunque su estrategia de fondos se ejecuta íntegramente mediante una serie de algoritmos, los humanos siguen desempeñando un papel essential para garantizar su eficacia.
“En realidad, es un proceso que evoluciona a lo largo de los años… y esta es la razón por la que el desarrollo interno de este tipo de tecnologías es muy importante”, añadió, especialmente para cualquiera que busque diferenciar su juego de IA.
